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任職資格：

1、教育背景·計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)，或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷。 2、專業(yè)技能·編程技能：精通Python（優(yōu)先）或R，具有扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理和分析庫，如Scikit-Learning、XGBoost、TensorFlow、PyTorch、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seborn等。·機(jī)器學(xué)習(xí)：深入了解回歸、決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost、深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN、Transform）等算法，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。·大數(shù)據(jù)處理：熟練掌握Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。·數(shù)據(jù)庫和SQL：熟悉SQL和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra），具備高效數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)和管理的能力。·數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)：具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，具備概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、優(yōu)化方法等知識(shí)。 3.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)·3年以上大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，至少有3個(gè)完整的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)?！⑴c數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)等項(xiàng)目，具備獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)采集、清洗、特征工程、模型訓(xùn)練和部署的整個(gè)過程的能力。·有MLOps（例如，MLflow、Kubeflow、Airflow）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，具有在生產(chǎn)中部署和監(jiān)控模型的能力。 4.個(gè)人能力和素質(zhì)·邏輯思維：具有較強(qiáng)的邏輯分析和解決問題的能力，能夠快速解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)問題?！F(tuán)隊(duì)協(xié)作：具有出色的溝通能力和與來自不同背景的團(tuán)隊(duì)成員有效協(xié)作的能力?！?shù)據(jù)敏感性：對數(shù)據(jù)高度敏感，具有出色的數(shù)據(jù)分析和洞察力，能夠從數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在的業(yè)務(wù)價(jià)值。·自我激勵(lì)：具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和好奇心，能夠持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展。 加分項(xiàng)（非必需，但優(yōu)先）： 具有自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺或推薦系統(tǒng)方面的經(jīng)驗(yàn)，為業(yè)務(wù)擴(kuò)展提供額外的技術(shù)支持（例如，多語言文本分析、圖像識(shí)別、個(gè)性化推薦）?！な煜/B測試、因果推理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法。·有跨境或多語言數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，例如處理全球數(shù)據(jù)集以支持國際業(yè)務(wù)擴(kuò)展。